AI 연구소들의 '펠리칸 맥싱' 현상, 효율성 위기 심화

AI 연구 커뮤니티에서 대형 랩들이 모델 규모와 컴퓨팅 파워 증가에만 몰두하는 '펠리칸 맥싱' 현상이 심화되고 있다.

투입 비용 대비 성능 향상의 한계수익이 급격히 감소하면서, 단순한 스케일 업이 기술 진보를 보장하지 못한다는 실증 데이터가 축적되고 있다.

이는 업계가 효율적 알고리즘, 학습 방식 혁신 같은 기초 연구보다 하드웨어 규모에 의존하는 구조적 문제를 드러내며, 향후 지속 가능한 성장 전략의 재검토가 불가피해 보인다.

국내 AI 기업들(네이버, 카카오 등)도 초거대 모델 개발에 투자를 집중하고 있는데, 이런 추세가 이어질 경우 효율성 낮은 대규모 인프라 구축으로 수익성 악화 위험에 직면할 수 있다.

향후 경쟁력 있는 AI 개발은 규모 경쟁에서 벗어나 프롬프팅, 경량 파인튜닝, 혼합 전문가 모델 등 효율 중심의 기술 혁신으로 방향을 전환해야 할 시점이다.